计算机行业“中国AI核心资产”系列(2)：CPU推理时代的中国AI核心资产-260419（12页）.pdf

1、CPU:推理时代的中国AI核心资产一计算机“中国AI核心资产”系列（2）(divcenter)最近一年走势(/divcenter)相关报告计算机行业深度报告：通信测试设备，AI运力关键基石一一AI算力“卖水人”专题系列（9）（推荐）*计算机*刘熹2026-04-10计算机事件点评：“AI+制造”政策重磅发布，或将驱动工业软件需求释放（推荐）*计算机*刘熹-2026-01-08事件：2026年4月15日，阿里云公告称，为持续保障底层硬件的稳定供应、提升平台运维服务质量，并应对算力市场成本的变化，将对部分MU（ModelUnit）模型单元的服务价格进行适度调整。投资要点预期需求旺盛且产能受限，CP

2、U迎来涨价英特尔或实现CPU连续3次涨价，AMD跟随其涨价。据超能网、TechPoWerUP：英特尔计划5月展开第三次调整，继续上调CPU的定价。此前英特尔已2次上调价格，2026年2月，英特尔将部分入门级和旧款CPU的定价上调超过15%。3月，英特尔启动了第二轮调价，幅度为10%。2026年3月AMD打算跟随英特尔，计划提高消费级CPU的定价，与去年的报价相比涨幅最高达15%。预期需求旺盛但供给或受限。需求侧，Intel在2025年财报中指出：“对CPU在AI时代关键作用的信心持续增强”，并在电话会中表示传统服务器的需求依然非常强劲。AMD在2025Q4财报电话会中表示，预计整体服务器CPU

3、的TAM将在2026年增长，且预计为强劲的两位数。供给侧，Intel在其2025年报中表示，限制服务器收入的，主要是Intel7和Intel3节点的晶圆制造供给约束，并预测2026年将持续短缺。AMD产能依赖第三方代工。AI智能体推理时代中CPU重要性提升AgenticAI中，CPU的大量调度使其耗时占比较高。早期Al效率研究主要聚焦于GPU内核和KV缓存调度，但AgenticAI在执行流程中引入了大量以CPU为中心的工具；CPU/工具链的大量调度或使得AgenticAI中CPU侧耗时占比较高。CPU数量不足将导致GPU资源被浪费。据TheRisingCPU:GPURatioinAlInfra

4、structure:Drivers,Trends,andImplications（Ram等,2026），现代人工智能系统依赖CPU来处理数据加载、预处理、调度、内存分页、批量处理及推理路由等任务。若CPU处理能力不足，GPU便会闲置，导致极其昂贵的GPU资源被浪费。随着AI工作负载的范式正从简单的文本生成向复杂的智能体和强化学习演进，据TrendForce，当前AI数据中心的CPU与GPU配比约为1:4至1:8，而在智能体AI时代，这一比例预计将演变至1:1至1:2。英伟达、Arm入局CPU英伟达已对外独立销售新一代VeraCPU。2026年3月，英伟达宣布将VeraCPU作为独立产品对外销售

5、,以满足客户对更灵活CPU:GPU配置的需求。Vera采用英伟达自研Olympus架构，基于台积电N3制程与CoWoS-R封装,提供88核/176线程,并配备1.8TB/s的NVLink-C2C互联，可与英伟达GPU实现内存共享。Arm推出自研CPU产品，性能或超越x86CPU竞品。2026年3月，Arm宣布推出首款自研CPU产品ArmAGICPU，终结了其35年纯授权商的历史定位。该产品基于台积电N3制程与NeoverseV3架构，提供136核/136线程，TDP为300W，支持DDR5-8800内存与PCleGen6。据ARM官网，凭借Arm架构的优势，ArmAGICPU能够在每个机架上提

6、供超过2倍的性能，这得益于Arm架构的基本优势和系统资源的精心匹配以实现。行业评级及投资策略：AgenticAI推理时代，执行流程中引入大量以CPU为中心的工具，致使CPU侧耗时占比较高，且AI工作负载的范式正从简单的文本生成向复杂的智能体和强化学习演进，CPU数量不足将导致GPU资源被浪费，CPU与GPU配比或将提升，CPU需求或将持续提升。基于此，维持对计算机行业“推荐”评级。相关公司：1）CPU：海光信息、澜起科技、中国长城（飞腾信息）龙芯中科；2）AI芯片：海光信息、寒武纪、芯原股份、沐曦股份、摩尔线程、壁仞科技、天数智芯；3）超节点OEM：浪潮信息、工业富联、中科曙光、华勤技术、紫光